Técnicas de detección temprana de anomalías en procesos químicos

Problemática actual

Detectar de manera anticipada cualquier anomalía en el sector químico resulta clave para mejorar la disponibilidad, la seguridad y la eficiencia energética de los sistemas. Actualmente, no solo es relevante invertir en nueva maquinaria, sino también optimizar la eficiencia mediante el monitoreo constante de los equipos a través del mantenimiento predictivo y el uso de técnicas para identificar posibles anomalías.

Solución propuesta

Takasago ha implementado técnicas de machine learning no supervisadas, complementadas con técnicas supervisadas y métodos de clustering. Estas herramientas, en combinación con el mantenimiento predictivo, permiten identificar ineficiencias en sistemas dinámicos en las primeras etapas de fallo. También trabajan en la definición de la curva de comportamiento de la planta utilizando machine learning, lo que facilitará la detección de desviaciones en el rendimiento normal con base en datos en tiempo real.